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AIニュースの締め切り：新しいAMD AIチップスとマイクロソフトのAIインフラストラクチャ投資
🖥️ AMD、Dellが支援する新しいAI搭載PCチップを発表 CES 2025で、AMDは消費者向けPCとビジネス向けPCの両方に革命を起こすことを目指したAI対応Ryzenプロセッサの新シリーズを発表しました。ラインナップには、高性能 ライゼンAIマックス、中級 Ryzen AI 300 シリーズ、エントリーレベルの Ryzen AI 200 シリーズPro バージョンではセキュリティが強化されています。 これらのプロセッサは、Ryzen AI Maxが最大で 50 TOPS (テラオペレーション/秒) 最大で 128 GBの統合メモリDell、Acer、Asus、HP、Lenovoなどのメーカーは、これらのプロセッサを搭載したデバイスを2015年に発売する予定です。 2025年第1四半期。 ソース： https://www.turn0news.com/amd-ai-pc-chips-dell 📺 サムスンがテレビをスマートホームの仲間に変える サムスンは、最新のテレビにAIを統合することでホームエンターテイメントの限界を押し広げ、テレビを「インテリジェントな仲間」に変えています。 サムスンビジョンAIこれらのテレビは、視聴されている内容を分析し、リアルタイムで家の最新情報を提供し、さらには安全警報や毎日のブリーフィングを送信することもできます。...
AIニュースの締め切り：新しいAMD AIチップスとマイクロソフトのAIインフラストラクチャ投資
🖥️ AMD、Dellが支援する新しいAI搭載PCチップを発表 CES 2025で、AMDは消費者向けPCとビジネス向けPCの両方に革命を起こすことを目指したAI対応Ryzenプロセッサの新シリーズを発表しました。ラインナップには、高性能 ライゼンAIマックス、中級 Ryzen AI 300 シリーズ、エントリーレベルの Ryzen AI 200 シリーズPro バージョンではセキュリティが強化されています。 これらのプロセッサは、Ryzen AI Maxが最大で 50 TOPS (テラオペレーション/秒) 最大で 128 GBの統合メモリDell、Acer、Asus、HP、Lenovoなどのメーカーは、これらのプロセッサを搭載したデバイスを2015年に発売する予定です。 2025年第1四半期。 ソース： https://www.turn0news.com/amd-ai-pc-chips-dell 📺 サムスンがテレビをスマートホームの仲間に変える サムスンは、最新のテレビにAIを統合することでホームエンターテイメントの限界を押し広げ、テレビを「インテリジェントな仲間」に変えています。 サムスンビジョンAIこれらのテレビは、視聴されている内容を分析し、リアルタイムで家の最新情報を提供し、さらには安全警報や毎日のブリーフィングを送信することもできます。...
🔍 大きな動き、大胆な予測、そしてゲームを変えるイノベーション
🤖 Klarna の CEO、AI の急速な台頭について語る Klarna の CEO、セバスチャン・シミアトコウスキー氏は言葉を濁さず、AI が自分の仕事をこなす可能性があると認めた。大胆な主張だが、Klarna はすでに AI を活用して、700 人の人間が行うのと同等の作業を行っている。効率性と革新が最重要課題であることは明らかだが、これは従業員にとって何を意味するのだろうか。 📺 サムスンの AI 搭載テレビがスマートホームを再定義 CES 2025 で、Samsung はインテリジェント ホーム ハブとしても機能する最新のテレビを発表しました。これらのデバイスはエンターテイメントの域をはるかに超えており、家庭環境を監視し、他のスマート ガジェットとシームレスに統合できます。生活空間の未来? それはここにあります。 📉 Salesforce の AI 戦略が精査される...
🔍 大きな動き、大胆な予測、そしてゲームを変えるイノベーション
🤖 Klarna の CEO、AI の急速な台頭について語る Klarna の CEO、セバスチャン・シミアトコウスキー氏は言葉を濁さず、AI が自分の仕事をこなす可能性があると認めた。大胆な主張だが、Klarna はすでに AI を活用して、700 人の人間が行うのと同等の作業を行っている。効率性と革新が最重要課題であることは明らかだが、これは従業員にとって何を意味するのだろうか。 📺 サムスンの AI 搭載テレビがスマートホームを再定義 CES 2025 で、Samsung はインテリジェント ホーム ハブとしても機能する最新のテレビを発表しました。これらのデバイスはエンターテイメントの域をはるかに超えており、家庭環境を監視し、他のスマート ガジェットとシームレスに統合できます。生活空間の未来? それはここにあります。 📉 Salesforce の AI 戦略が精査される...
あなたの業界/ビジネスのAIエージェント：あなたの標準になるまでどれくらいですか?
AI エージェントは、タスクを実行し、意思決定を行い、生産性を向上させるように設計された自律プログラムであり、AI 変革の最前線に立っています。顧客からの問い合わせに対応するチャットボットから物流を管理する高度なシステムまで、これらのエージェントは職場に革命をもたらすと期待されています。しかし、それが標準になるまでにはどれくらいの時間がかかるのでしょうか。現在の勢い: 急速な進化 AI エージェントの広範な導入に向けた準備はすでに順調に進んでいます。マッキンゼーの 2023 年のレポートによると、企業の約 60% が AI ソリューションを積極的に検討しており、その多くが AI 主導のプロジェクトを試験的に実施しています。小売、ヘルスケア、金融などの分野では、これらのエージェントはもはや目新しいものではなく、測定可能な ROI をもたらすツールとなっています。カスタマー サービスを考えてみましょう。ChatGPT などの仮想アシスタントは、すでに応答時間を短縮し、ユーザー満足度を向上させています。 この勢いを考えると、AI エージェントの統合の初期段階はすでに始まっていると言えるでしょう。ただし、完全な標準化には、信頼性、コスト、技術的なスケーラビリティに関連する課題を克服する必要があります。予測: AI エージェントが普及するのはいつでしょうか? 専門家は、業界や用途に応じて、今後**5〜10年**以内にAIエージェントがビジネスオペレーションの標準的な一部になる可能性があると予測しています。この予測は、次の3つの主要なトレンドに基づいています。 1. 技術の進歩 AI の機能は猛スピードで向上しています。自然言語処理 (NLP)、機械学習、自律的な意思決定の発展により、今日の AI エージェントはこれまで以上にスマートで直感的になり、複雑なタスクをうまく処理できるようになりました。GPT-4...
あなたの業界/ビジネスのAIエージェント：あなたの標準になるまでどれくらいですか?
AI エージェントは、タスクを実行し、意思決定を行い、生産性を向上させるように設計された自律プログラムであり、AI 変革の最前線に立っています。顧客からの問い合わせに対応するチャットボットから物流を管理する高度なシステムまで、これらのエージェントは職場に革命をもたらすと期待されています。しかし、それが標準になるまでにはどれくらいの時間がかかるのでしょうか。現在の勢い: 急速な進化 AI エージェントの広範な導入に向けた準備はすでに順調に進んでいます。マッキンゼーの 2023 年のレポートによると、企業の約 60% が AI ソリューションを積極的に検討しており、その多くが AI 主導のプロジェクトを試験的に実施しています。小売、ヘルスケア、金融などの分野では、これらのエージェントはもはや目新しいものではなく、測定可能な ROI をもたらすツールとなっています。カスタマー サービスを考えてみましょう。ChatGPT などの仮想アシスタントは、すでに応答時間を短縮し、ユーザー満足度を向上させています。 この勢いを考えると、AI エージェントの統合の初期段階はすでに始まっていると言えるでしょう。ただし、完全な標準化には、信頼性、コスト、技術的なスケーラビリティに関連する課題を克服する必要があります。予測: AI エージェントが普及するのはいつでしょうか? 専門家は、業界や用途に応じて、今後**5〜10年**以内にAIエージェントがビジネスオペレーションの標準的な一部になる可能性があると予測しています。この予測は、次の3つの主要なトレンドに基づいています。 1. 技術の進歩 AI の機能は猛スピードで向上しています。自然言語処理 (NLP)、機械学習、自律的な意思決定の発展により、今日の AI エージェントはこれまで以上にスマートで直感的になり、複雑なタスクをうまく処理できるようになりました。GPT-4...
AIエージェントが到着しました：これは私たちが待っていたAIブーム?
AI愛好家たちは何年もの間、真の変革の瞬間を待ち望んできました。自然言語を処理し、複雑な問題を解決し、創造的なタスクを実行することができるAIシステムを見てきましたが、これらのアプリケーションの多くは、印象的ではあっても、革命的というよりは漸進的なものに感じられました。しかし今日、私たちは新しい時代を迎えようとしています。 AIエージェント。 複雑なタスクを自主的に実行するように設計された、専門的で自律的なデジタルアシスタント。これをAIの次の進化と呼ぶ人もいれば、AIの潜在能力がついに大規模に応用される待望の転換点と見る人もいます。いずれにせよ、AIエージェントの登場は、 離陸の瞬間 私たち全員が待ち望んでいた AI です。 AI エージェントとは実際何でしょうか? AI エージェントの概念はシンプルですが、変革をもたらします。特定のコマンドや監督を必要とする従来の AI システムとは異なり、AI エージェントは高度な自律性を持って動作し、特定の範囲または環境内で意思決定、適応、学習を行います。これは真の意味でのエージェントであり、自己主導型で目的志向であり、達成するために設定された目標に基づいて独立して行動できます。 ここからが面白いところです。これらのエージェントは、あらかじめ設定されたアルゴリズムに従ってタスクをこなすだけではありません。多くは、結果を分析し、戦略を調整し、人間の直感に似た方法で意思決定を行うように設計されています。顧客サービスの質問に答えるだけでなく、ユーザー エクスペリエンスの摩擦点を積極的に特定し、改善を自律的にテストして実装する AI エージェントを想像してみてください。生産性、顧客満足度、ユーザー エクスペリエンスへの影響は計り知れません。 この変化を引き起こしているものは何でしょうか? AI エージェントの転換点に到達した技術的および状況的なブレークスルーがいくつかあります。 大規模言語モデルGPT-4 やその他の大規模言語モデル (LLM) などのモデルが道を切り開くことで、驚くほど自然に感じられる方法で言語を理解し、生成できる AI システムが実現しました。言語は、ほとんどの人間とコンピューターのやり取りの基盤となるため非常に重要であり、LLM により、AI エージェントは人間や他のシステムと効果的にコミュニケーションできるようになります。...
AIエージェントが到着しました：これは私たちが待っていたAIブーム?
AI愛好家たちは何年もの間、真の変革の瞬間を待ち望んできました。自然言語を処理し、複雑な問題を解決し、創造的なタスクを実行することができるAIシステムを見てきましたが、これらのアプリケーションの多くは、印象的ではあっても、革命的というよりは漸進的なものに感じられました。しかし今日、私たちは新しい時代を迎えようとしています。 AIエージェント。 複雑なタスクを自主的に実行するように設計された、専門的で自律的なデジタルアシスタント。これをAIの次の進化と呼ぶ人もいれば、AIの潜在能力がついに大規模に応用される待望の転換点と見る人もいます。いずれにせよ、AIエージェントの登場は、 離陸の瞬間 私たち全員が待ち望んでいた AI です。 AI エージェントとは実際何でしょうか? AI エージェントの概念はシンプルですが、変革をもたらします。特定のコマンドや監督を必要とする従来の AI システムとは異なり、AI エージェントは高度な自律性を持って動作し、特定の範囲または環境内で意思決定、適応、学習を行います。これは真の意味でのエージェントであり、自己主導型で目的志向であり、達成するために設定された目標に基づいて独立して行動できます。 ここからが面白いところです。これらのエージェントは、あらかじめ設定されたアルゴリズムに従ってタスクをこなすだけではありません。多くは、結果を分析し、戦略を調整し、人間の直感に似た方法で意思決定を行うように設計されています。顧客サービスの質問に答えるだけでなく、ユーザー エクスペリエンスの摩擦点を積極的に特定し、改善を自律的にテストして実装する AI エージェントを想像してみてください。生産性、顧客満足度、ユーザー エクスペリエンスへの影響は計り知れません。 この変化を引き起こしているものは何でしょうか? AI エージェントの転換点に到達した技術的および状況的なブレークスルーがいくつかあります。 大規模言語モデルGPT-4 やその他の大規模言語モデル (LLM) などのモデルが道を切り開くことで、驚くほど自然に感じられる方法で言語を理解し、生成できる AI システムが実現しました。言語は、ほとんどの人間とコンピューターのやり取りの基盤となるため非常に重要であり、LLM により、AI エージェントは人間や他のシステムと効果的にコミュニケーションできるようになります。...
ええと、Claude AiはPCを制御できるようになりました
Claude 3.5 Sonnet。本日、2024 年 10 月 23 日の時点で、この大規模言語モデル (LLM) は、コンピューターの多くの機能を処理できるようになりました。はい、Claude AI は、カーソルの移動から入力、クリック、ブラウジングまで、PC に対する人間の操作を模倣できます。 「コンピューター使用」機能と呼ばれるこの最新アップデートにより、Claude は簡単なコマンドでシステムを制御できるようになりました。画面上で何が起こっているかを分析することで、Claude はこれまで直接入力する必要があったタスクを自動化できます。たとえば、あるアプリ (スプレッドシートなど) から情報を抽出し、オンライン フォームやドキュメント エディターなどの別のアプリに入力できます。Anthropic が示したデモでは、AI がリアルタイムでデータを取得して処理することで、複雑なフォームに自律的に入力することができました。 では、どのように動作するのでしょうか。Claude はデスクトップのスクリーンショットを頼りにし、その画像を使用してどのようなアクションを取るべきかを理解します。AI は、画面上で「見た」ものに基づいて、カーソルをどれだけ動かすか、どのキーを押すかを計算します。現時点では完璧ではありません。スクロールやズームなどの基本的なアクションには苦労することがありますが、これは目覚ましい進歩です。 この機能はベータ版で、Google Cloud の Vertex AI...
ええと、Claude AiはPCを制御できるようになりました
Claude 3.5 Sonnet。本日、2024 年 10 月 23 日の時点で、この大規模言語モデル (LLM) は、コンピューターの多くの機能を処理できるようになりました。はい、Claude AI は、カーソルの移動から入力、クリック、ブラウジングまで、PC に対する人間の操作を模倣できます。 「コンピューター使用」機能と呼ばれるこの最新アップデートにより、Claude は簡単なコマンドでシステムを制御できるようになりました。画面上で何が起こっているかを分析することで、Claude はこれまで直接入力する必要があったタスクを自動化できます。たとえば、あるアプリ (スプレッドシートなど) から情報を抽出し、オンライン フォームやドキュメント エディターなどの別のアプリに入力できます。Anthropic が示したデモでは、AI がリアルタイムでデータを取得して処理することで、複雑なフォームに自律的に入力することができました。 では、どのように動作するのでしょうか。Claude はデスクトップのスクリーンショットを頼りにし、その画像を使用してどのようなアクションを取るべきかを理解します。AI は、画面上で「見た」ものに基づいて、カーソルをどれだけ動かすか、どのキーを押すかを計算します。現時点では完璧ではありません。スクロールやズームなどの基本的なアクションには苦労することがありますが、これは目覚ましい進歩です。 この機能はベータ版で、Google Cloud の Vertex AI...
エロン・マスクのロボットがあなたの仕事のために来るのはどれくらいですか?
ロボットで満たされた未来というイーロン・マスクのビジョンは現実に近づきつつあり、2024年10月に開催されたテスラのAIデーの最新情報によると、オプティマスのようなロボットが大きな進歩を遂げていることが明らかになっています。2021年に単純で反復的なタスク用に設計されたヒューマノイドロボットとして最初に導入されたオプティマスは、過去数年間で大幅に進化しました。最新のデモでは、器用さとタスク実行の印象的な改善が示され、これらのロボットが労働力に統合されるのがどれくらい早いのか、そしてさらに重要なことに、人間の仕事にどのような影響を与えるのかという新たな疑問が浮かび上がりました。先週のテスラの AI デーで、オプティマスは、物体を色や形で分類したり、壊れやすいものを扱ったり、部品を驚くほど正確に組み立てたりするなど、繊細な作業を実行する能力を披露した。かつては機械には複雑すぎると思われていたこれらの作業は、ロボットが現実世界の環境で動作する可能性が高まっていることを浮き彫りにしている。これは、歩行と基本的な動作に限定されていた以前のバージョンと比較すると、大きな進歩である。しかし、テクノロジーは急速に進歩しているものの、ロボットが人間の労働者の大部分に取って代わるという段階にはまだ至っていません。課題は、これらの機能を業界全体で拡張することです。Optimus のようなロボットは、タスクが予測可能で反復的な、高度に制御された環境では優れています。しかし、これらのマシンを動的で予測不可能な環境 (混雑したレストラン、小売店、建設現場など) に適応させることは、さらなる開発が必要です。人間とのやり取り、予期しない変更、またはオンザフライでの意思決定への対応は、Optimus が確実に実行できる範囲を超えています。こうした制限があるにもかかわらず、ロボットが製造、物流、さらにはサービス業務などの分野で着実に多くの責任を担うようになっているという事実を無視するのは難しい。反復作業に依存する業界は、オプティマスのようなロボットがコスト効率が良くなり次第、導入する可能性が高い。マスク氏は、テスラが最終的にこれらのロボットをあらゆる規模の企業が利用できる価格で大量生産すると約束しているが、それはまだ数年先のことだ。現在の生産コストと技術的な複雑さを考えると、広範囲にわたる導入はすぐに実現するものではなく、まだ先の話だ。技術以外にも、社会的、経済的影響も考慮する必要がある。自動化をめぐる議論は必然的に雇用喪失に向かい、マスク氏のロボットも例外ではない。歴史的に、自動化の進歩は雇用市場の変化を伴い、古い仕事が消える一方で新しい仕事が生まれてきた。しかし、ヒューマノイドロボットの台頭が同じパターンをたどるかどうかは、まだ議論の余地がある。これらのロボットが開発されるスピードを考えると、失業した労働者を吸収できるほど迅速に新しい産業や機会が創出されるかどうかという懸念が生じる。政府や規制当局はすでに、自動化の影響をどう管理するかに取り組んでいる。注目を集めているアイデアの 1 つは、自動化に大きく依存する企業に「ロボット税」を課し、その資金を失業した労働者の支援やユニバーサル ベーシック インカム (UBI) などの社会保障の強化に充てるというものだ。こうした議論はまだ初期段階だが、ロボット工学の進歩に合わせて規制の枠組みも進化する必要があることは明らかだ。もう一つの複雑さは、自律型ロボットを取り巻く倫理的および法的問題です。Optimus のような機械が日常生活にさらに統合されるにつれて、説明責任、データ プライバシー、監視に関する問題が前面に出てくるでしょう。ロボットが故障した場合、誰が責任を負うのでしょうか? これらのロボットによって収集されたデータはどのように使用されるのでしょうか? これらの問題は、ロボットが現実世界の導入に近づくにつれて、ますます重要になってきています。では、マスク氏のロボットが一般の労働力として活躍するのはどのくらい先になるのでしょうか。現在の進捗状況から判断すると、一部の人が考えるほど遠い未来ではありませんが、それでも差し迫った未来ではありません。今後 10 年間で、Optimus のようなロボットが管理された環境 (工場、倉庫、場合によってはファーストフード店や小売店) でより多くの作業を引き受けるようになると予想されます。ただし、複数の分野にまたがるより広範な導入には時間がかかります。今後の道のりには、技術の進歩だけでなく、規制の準備、社会の適応、そしてもちろん市場の需要も関係します。その間、時代を先取りする最善の方法はスキルアップすることです。ロボットは最終的には多くの仕事のより反復的で手作業的な側面を処理するようになるかもしれませんが、創造性、批判的思考、感情的知性を必要とする役割は、まだ AI の手に負えません。機械がより大きなシェアを占めるようになっても、人間は仕事の未来を形作る上で重要な役割を果たし続けるでしょう。イーロン・マスクのロボットは確かに登場するが、それがいつ労働市場に大きな影響を与え始めるかはまだわからない。今のところ、自動化への歩みは続いているが、私たちが適応し、仕事の未来に自分たちの居場所を築くにはまだ十分な時間がある。
エロン・マスクのロボットがあなたの仕事のために来るのはどれくらいですか?
ロボットで満たされた未来というイーロン・マスクのビジョンは現実に近づきつつあり、2024年10月に開催されたテスラのAIデーの最新情報によると、オプティマスのようなロボットが大きな進歩を遂げていることが明らかになっています。2021年に単純で反復的なタスク用に設計されたヒューマノイドロボットとして最初に導入されたオプティマスは、過去数年間で大幅に進化しました。最新のデモでは、器用さとタスク実行の印象的な改善が示され、これらのロボットが労働力に統合されるのがどれくらい早いのか、そしてさらに重要なことに、人間の仕事にどのような影響を与えるのかという新たな疑問が浮かび上がりました。先週のテスラの AI デーで、オプティマスは、物体を色や形で分類したり、壊れやすいものを扱ったり、部品を驚くほど正確に組み立てたりするなど、繊細な作業を実行する能力を披露した。かつては機械には複雑すぎると思われていたこれらの作業は、ロボットが現実世界の環境で動作する可能性が高まっていることを浮き彫りにしている。これは、歩行と基本的な動作に限定されていた以前のバージョンと比較すると、大きな進歩である。しかし、テクノロジーは急速に進歩しているものの、ロボットが人間の労働者の大部分に取って代わるという段階にはまだ至っていません。課題は、これらの機能を業界全体で拡張することです。Optimus のようなロボットは、タスクが予測可能で反復的な、高度に制御された環境では優れています。しかし、これらのマシンを動的で予測不可能な環境 (混雑したレストラン、小売店、建設現場など) に適応させることは、さらなる開発が必要です。人間とのやり取り、予期しない変更、またはオンザフライでの意思決定への対応は、Optimus が確実に実行できる範囲を超えています。こうした制限があるにもかかわらず、ロボットが製造、物流、さらにはサービス業務などの分野で着実に多くの責任を担うようになっているという事実を無視するのは難しい。反復作業に依存する業界は、オプティマスのようなロボットがコスト効率が良くなり次第、導入する可能性が高い。マスク氏は、テスラが最終的にこれらのロボットをあらゆる規模の企業が利用できる価格で大量生産すると約束しているが、それはまだ数年先のことだ。現在の生産コストと技術的な複雑さを考えると、広範囲にわたる導入はすぐに実現するものではなく、まだ先の話だ。技術以外にも、社会的、経済的影響も考慮する必要がある。自動化をめぐる議論は必然的に雇用喪失に向かい、マスク氏のロボットも例外ではない。歴史的に、自動化の進歩は雇用市場の変化を伴い、古い仕事が消える一方で新しい仕事が生まれてきた。しかし、ヒューマノイドロボットの台頭が同じパターンをたどるかどうかは、まだ議論の余地がある。これらのロボットが開発されるスピードを考えると、失業した労働者を吸収できるほど迅速に新しい産業や機会が創出されるかどうかという懸念が生じる。政府や規制当局はすでに、自動化の影響をどう管理するかに取り組んでいる。注目を集めているアイデアの 1 つは、自動化に大きく依存する企業に「ロボット税」を課し、その資金を失業した労働者の支援やユニバーサル ベーシック インカム (UBI) などの社会保障の強化に充てるというものだ。こうした議論はまだ初期段階だが、ロボット工学の進歩に合わせて規制の枠組みも進化する必要があることは明らかだ。もう一つの複雑さは、自律型ロボットを取り巻く倫理的および法的問題です。Optimus のような機械が日常生活にさらに統合されるにつれて、説明責任、データ プライバシー、監視に関する問題が前面に出てくるでしょう。ロボットが故障した場合、誰が責任を負うのでしょうか? これらのロボットによって収集されたデータはどのように使用されるのでしょうか? これらの問題は、ロボットが現実世界の導入に近づくにつれて、ますます重要になってきています。では、マスク氏のロボットが一般の労働力として活躍するのはどのくらい先になるのでしょうか。現在の進捗状況から判断すると、一部の人が考えるほど遠い未来ではありませんが、それでも差し迫った未来ではありません。今後 10 年間で、Optimus のようなロボットが管理された環境 (工場、倉庫、場合によってはファーストフード店や小売店) でより多くの作業を引き受けるようになると予想されます。ただし、複数の分野にまたがるより広範な導入には時間がかかります。今後の道のりには、技術の進歩だけでなく、規制の準備、社会の適応、そしてもちろん市場の需要も関係します。その間、時代を先取りする最善の方法はスキルアップすることです。ロボットは最終的には多くの仕事のより反復的で手作業的な側面を処理するようになるかもしれませんが、創造性、批判的思考、感情的知性を必要とする役割は、まだ AI の手に負えません。機械がより大きなシェアを占めるようになっても、人間は仕事の未来を形作る上で重要な役割を果たし続けるでしょう。イーロン・マスクのロボットは確かに登場するが、それがいつ労働市場に大きな影響を与え始めるかはまだわからない。今のところ、自動化への歩みは続いているが、私たちが適応し、仕事の未来に自分たちの居場所を築くにはまだ十分な時間がある。